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基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺优化

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.08 MB | 2021-06-18

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　　为了对等离子喷焊工芑参欻进行优仳，提髙喷焊层的质量，通过径向基函数（ radical basis function，RBF）神经网络近似模型和非支配排序遗传算法（ non dominated sorting genetic algorithmⅡ，NSCA-Ⅱ）遗传算法相结合的方法，对等离子喷焊试验数据，基于 MATLAB平台进行训练，以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型，利用NSG∧-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化，最终得到帕累托最优解集，研究了工艺参数间的交互作用。结果表明：利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量。可见对等离子喷焊工芑的优化具有一定的参考价值。

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